金融服务业需通过数据虚拟化缓解数据困境并创造有形业务价值

在洞悉市场和客户行为、优化运营、获取远见和赢得竞争优势方面，数据日益凸显其重要性。过去十年中，结构化和非结构化数据持续激增，数字化技术不断涌现，促使客户交互方式发生诸多新变化，也在金融服务业催生多种崭新的业务模式。

金融服务业转型与数据困境加剧

数字化转型如今成为大势所趋，金融等领域首当其冲受到影响。崭新金融科技异军突起，创造令人称羡的市场价值，这类消息时有所闻。就事实而言，美国六大银行的市值总和目前已不及四大金融科技公司之和。造成这种差异的原因在于金融科技公司高效运营，并因此备受投资者青睐。金融机构的运营效率涉及众多因素，能否善用现代数据技术挖掘洞察和实时做出决策无疑是其中之一。现有金融机构围绕旧有系统构建了分散化的庞大数据格局，但未能建立统筹全局的实时数据交付基础架构，而手握多项现代技术的金融科技公司却能充分利用这些市场趋势，进而渗透至金融领域的客户关系市场，70% 的价值即来源于此。

由于在与新对手的重要领地之争中逐渐失势，加之受到利率下降、监管和合规成本上升（自 2008 年金融危机以来几乎高出 4 倍）以及运营成本飙升（技术资产和零售银行业务）多方冲击，不少现有金融机构很容易落入高成本陷阱。除了这些新形势，PSD2 等开放银行新规（必须通过开放 API 允许第三方访问客户账户）进一步迫使他们改变金融价值链（包括贷款）和业务模式。尽管如此，亦有声音认为，PSD2 也为金融服务机构 (FSI) 带来将其数据资产货币化的机会，因为他们可以行使权利，利用实践和技术来实现这一目标。

解读金融机构的数据成本

金融业首席信息官和数据经理要了解如何运用数据技术为其组织创造更好的价值，必须首先明确对于数据和数据相关工作该如何投资，以及这些成本持续增加会对利润形成哪些不良影响。

麦肯锡公司最近的一项研究表明，一家典型的中型金融机构运营成本为 50 亿美元，数据层面的支出超过 2.5 亿美元，包括采购、架构、治理和使用四大方面，数据架构和数据治理在其中占到将近一半。这项研究深度解析了通过提高数据工程师的生产力、简化数据架构、精简数据控制和标准以及细化数据的治理范围和安全性，能否释放上述方面的成本优化潜能（如下图 1 所示）。

图 1：数据成本构成详解和节约潜力一览

图片来源：Denodo Technologies GmbH

数据来源：麦肯锡公司

借由数据虚拟化为金融服务业创造有形业务价值

数据虚拟化方式可对不同数据源进行整合，与传统的商业智能 (BI) 和数据仓库技术相比，是一种相对较新的概念和技术。这种方式通过创建逻辑数据访问层，聚合来自不同数据源的数据，针对数据使用创建统一的跨职能视图。不存储数据，也不复制数据，而仅在这些不同数据源之上创建逻辑抽象化层，数据仍保留在各自的源系统中。 数据架构是数据虚拟化可以切实提升生产力并为组织创造有形业务价值的方面之一。传统商业智能和分析方法需要构建数据仓库和数据集市，这类方法不仅相当耗费人力，而且从提取、转换和加载 (ETL) 工程角度来看费用高昂，因为依赖数据源复制会导致不必要地增加存储系统，需要他们自行维护并采取安全措施。这样一来只会让飚高的数据存储和维护成本雪上加霜，这部分成本在平均 IT 预算中原先已经达到 15% 至 20% 的比例。

数据虚拟化还可能对支持应用程序编程接口 (API) 的次要但关键的角色产生重大影响。银行已在构建大量 API，很大程度上源自 PSD2 法规（大约 43% 的 API 构建初衷是为了满足 PSD2 要求）。现有金融机构通过这些 API 向各类组织公开数据，包括其他金融科技公司、政府、保险公司、客户及合作伙伴。API 管理平台本身在创建和发布 API 方面扮演核心角色，而数据虚拟化则可显著增强 API 平台的功能。数据虚拟化及其逻辑数据抽象化层可在核心数据系统之外用作 API 事务的缓冲数据平台。缓冲平台能将源系统从外部交互中抽离出来，由此大幅提高 API 的安全性和性能。数据目录和数据沿袭特性等其他数据虚拟化功能可明显提升业务用户的工作效率，并将所有相关信息通知合规人员，以便他们更容易地发现任何异常事件。

大型投资银行如何利用数据虚拟化降低成本并优化客户体验

某跨国投资银行于 2018 年与大型全球金融科技公司合作推出数字化财富管理平台。这家银行构建了逻辑数据层，使数据能够在两个组织之间来回流动，为业务用户提供单一可信来源，同时支持可扩展性和高效率。该平台可协助银行数千名顾问和员工完成前台和后台任务，包括开立账户和交易路由、提供更加丰富的客户体验，以及实现企业范围的运营数字化。全新财富管理平台还将包括带有可定制工具集的现代化顾问桌面界面。这种转型使银行能以更快的速度接洽客户并提供产品和服务建议，明显有助于打造积极的客户体验，并提高了客户保留率。此外，由于清理了约 300 TB 无用数据存储空间以及 170 个应用程序，该银行也得以大幅降低成本。

金融服务领域的数据虚拟化

金融机构能否卓有成效地利用自身数据资产，将决定其在不断变化的市场条件下可否顺利开展业务乃至维持长久的生命力。各大现有金融机构正开启数字化转型之旅，致力于发现新的营收增长途径，同时在日益苛刻的监管环境中保持合规。前述投资银行即为其中一例，这些金融机构希望迎难而上，利用数据虚拟化来整合其数据基础架构并推动现代化，旨在满足可扩展、安全和实时的数据交付需求，从而在不中断现有业务运营的情况下增强客户体验。

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